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基于深度学习混合模型的文本分类研究
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基于深度学习混合模型的文本分类研究
论文目录
中文摘要
第1-4页
Abstract
第4-8页
第一章 绪论
第8-15页
· 数据挖掘领域相关介绍
第8-10页
· 数据挖掘的技术分类
第8-9页
· 数据挖掘的挖掘过程
第9页
· 数据挖掘的研究热点问题
第9-10页
· 文本分类研究背景及意义
第10-11页
· 文本分类的研究现状
第11-13页
· 论文的主要工作及组织结构
第13-15页
第二章 文本分类中的相关技术
第15-24页
· 文本分类概述
第15-16页
· 文本预处理
第16页
· 文本表示
第16-17页
· 文本特征选择
第17-19页
· 文本分类算法
第19-22页
· 朴素贝叶斯
第19-20页
· 决策树
第20-21页
· KNN
第21页
· 支持向量机
第21-22页
· 本章小结
第22-24页
第三章 深度学习
第24-33页
· 深度学习简介
第24-27页
· 深度学习基本思想
第25-26页
· 深度学习的训练过程
第26-27页
· 深度学习的常用模型
第27-28页
· 自动编码器
第27页
· 卷积神经网络
第27-28页
· 受限玻尔兹曼机
第28-32页
· 受限玻尔兹曼机原理
第28-30页
· 受限玻尔兹曼机的能量模型
第30-31页
· 受限玻尔兹曼机的训练算法
第31-32页
· 本章小结
第32-33页
第四章 基于深度学习混合模型的文本分类
第33-44页
· 混合模型的设计
第33-34页
· 文本分类器的设计
第34-43页
· 文本预处理模块
第35-37页
· 特征学习模块
第37-42页
· 分类识别模块
第42-43页
· 本章小结
第43-44页
第五章 实验及结果分析
第44-50页
· 分类的评价标准
第44页
· 实验数据集
第44-45页
· 实验的软硬件环境
第45页
· 英文文本分类实验
第45-47页
· 中文文本分类实验
第47-50页
第六章 总结与展望
第50-52页
· 研究工作总结
第50-51页
· 展望
第51-52页
参考文献
第52-54页
在学期间的研究成果
第54-55页
致谢
第55页
本篇论文共
55
页,
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。
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